AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「データを小さくして学習させればコストが下がる」と聞いたのですが、縮めたデータで偏りが強くなったりしませんか。うちの現場だと性別や年齢でデータが偏っているんです。
素晴らしい着眼点ですね！その不安は的中することが多いです。Dataset Distillation（DD）データセット蒸留という技術は元データを小さな合成データに圧縮するのですが、少数派を見落としやすい問題があります。大丈夫、一緒に整理して対策を考えましょう。
要するに、うちのように女性作業者が少ない部署とか、地方店舗だけデータが薄い場合に、合成データも偏るということですか。現場に導入してから問題が出たら困ります。
その懸念は正しいです。保護属性、Protected Attributes（PA）保護属性、例えば性別や人種のような属性に関しては、元データの不均衡が合成データにも反映されやすいのです。ここで重要なのは三点、1) 少数派を忘れないこと、2) 合成データの分布を全体でカバーすること、3) 既存手法への追加が容易であること、です。
なるほど。具体的にはどんな手段で少数派を守るんですか。これって要するに合成データが少数派に偏らないよう調整するということ？
まさにその理解で良いですよ。同期化マッチングというやり方で、合成データを作る際に元データを保護属性ごとのグループに分け、それぞれのグループと同期してマッチングさせます。これにより合成データが多数派に引きずられて崩れるのを防げます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
それをやると手間が増えるのではないでしょうか。うちのIT部門は人手が足りないですし、既存のフローを変えるのは難しいです。
安心してください。ここが肝で、提案されている手法は既存のマッチングベースの蒸留手法に対してアーキテクチャの変更を要求しません。最適化目標をグループ単位に変えるだけで、実務での導入負荷が小さいのです。ですからROIを考えると導入しやすいはずです。
投資対効果で言うと、精度が落ちてクレームが増えるようなリスクはありませんか。公平性を上げると性能が下がると聞いたことがありますが、実際はどうですか。
良い点です。理論解析と実験の両面で、同期化マッチングは公平性を改善しつつ分類精度を損なわないことが示されています。つまり三つ目の要点は公平性の改善と精度の両立が可能だという点です。大丈夫、次の会議で使える短い要点も用意しますよ。
なるほど、つまり既存システムへの差し替えではなく、現状の蒸留フローに「グループ単位の目標」を入れるだけで良い、と。わかりやすいです。これなら現場に説明もしやすい。
素晴らしい理解です。実行手順を三点で言うと、1) 保護属性でデータをグループ化する、2) 各グループと同期して合成データをマッチングする、3) 合成データを検証して公平性と精度を確認する、です。忙しい経営者のために要点は三つにまとめる習慣がありますよ。
ありがとうございます。最後に、自分の言葉で確認させてください。要するに、元の偏りを考慮しつつ少量で公平な合成データを作る方法で、既存の蒸留手法に簡単に追加でき、精度を保ちつつ少数派の扱いを改善するということですね。
